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东信北邮大数据解决方案亮相中国国际大数据大会

发布时间:2014-09-09 16:51:43 | 来源:未知
近日,在2014中国国际大数据大会上,东信北邮信息技术有限公司(简称东信北邮)展示了一个平台,四个体系的大数据支撑服务体系,协助运营商从网络、平台、市场等全面出击,提高服务质量和服务水平,打造以我为中心的生态圈,实现以4G业务为契机的移动互联网的

  近日,在2014中国国际大数据大会上,东信北邮信息技术有限公司(简称东信北邮)展示了“一个平台,四个体系”的大数据支撑服务体系,协助运营商从网络、平台、市场等全面出击,提高服务质量和服务水平,打造以“我”为中心的生态圈,实现以4G业务为契机的移动互联网的成功转型。

  2014年以来,中国三大运营商陆续推出4G商用服务。以中国移动为代表,为了加快4G网络建设,中国移动提出年底前建成的TD-LTE基站总数超过50万个。在4G环境下,业务的典型特征是容量大、速度快、实时性视频传输稳定,更适合移动互联网时代用户的业务需求,同时也对流量管控、流量服务、用户行为分析等精准化运营提出更高要求。

  东信北邮“一个平台,四个体系”的4G业务大数据支撑体系,基于hadoop等分布式处理技术,提供以大数据为基础的智能、灵活、开放的运营支撑平台,实现4G业务数据采集、存储、计算,能有效支撑上层应用。

  东信北邮“一个平台”即指,打造海量数据采集、计算、管理、应用支撑的大数据平台,实现决策支撑和数据生产。整合运营商通信、计费、云存储等基础能力和分散在传统业务中认证、适配等业务能力,以及客户统计级行为数据,形成运营商独有的产业平台,并将能力和数据开放,实现电信产品和服务的延伸。

  东信北邮“四个体系”是指:

  1. 1、构建基于用户共享的用户行为分析体系

  流量共享是4G业务主要特征之一,由此衍生多用户共享、多终端共享的群体性行为,且流量使用者和购买者在出现隔离。东信北邮针对该行为特点,建立多终端分析体系、购买者和使用者协同分析体系:

  多终端分析体系:引入UA信息,弥补IMEI为核心的手机终端分析体系的不足,建立全终端分析体系,满足4G和移动互联网时代多终端接入的需求。

  购买者和使用者协同分析体系:基于用户真实使用终端,通过对用户位置、时间、交往圈、UA等信息多层筛选流程,还原真实使用者号码,解决特定产品(购买者和使用者可分离)营销分析难题,形成了基于购买者和使用者协同分析的创新营销分析模式。

  2. 2、构建个性、实时、一体化流量服务体系

  构建个性、实时、一体化流量服务体系,有效解决用户流量类投诉和咨询服务,提升4G和移动互联网时代用户体验和满意度。

  东信北邮针对流量投诉场景,采用“三步走”策略,向客服人员提供套餐使用情况、流量结构分析和流量清单查询,逐层剖析流量使用情况,解决流量投诉和质疑。

东信北邮针对流量投诉的“三步走”策

  3. 3、基于大数据分析,实现流量智能管控支撑体系

  基于用户、业务等分析成果提供PCC智能策略支撑能力,实现互联网智能化QoS运营,实现资源利用率最大化,促进收益最大化。

  从精准营销平台、经营分析等应用系统提取分析数据,再结合闭环评估的结果,生成针对流量的营销服务策略、统一交互策略(如PCC流量管控策略)和运营保障策略(如网络优化策略),动态支撑各营销渠道、网络侧PCRF、OSS域网络平台的执行,最终对执行效果和策略进行评估,更新策略中心,实现智能的、闭环的策略管理。

  4. 4、建立“大数据、超细分、微营销”营销服务支撑体系

  随着4G时代和移动互联网时代的到来,新业务新产品层出不穷,客户的需求表现出越来越强的个性化特征,未来移动互联网的发展越来越取决于客户需求拉动。谁能真正找到用户,细分用户,挖掘用户真正需求,谁就能取得可持续发展的竞争优势。

  自助分析客户,提升洞察能力——以超细分的客户标签为基础,实现客户群的自助式多维分析和需求探索,培养业务人员自助分析习惯和客户洞察能力。

  智能精准策略匹配——打造策略匹配中心,实现“客户-产品”和“产品-客户”的双向自动超细分的精准策略匹配。

  智能化精准化流程——进一步完善营销规则管理,加强渠道协同及渠道触点的统一管理,既提升营销效率,又促成对客户的合理接触。

  服务能力整合与输出——具备数据开放的能力,向各外部平台的服务能力提供。

  如今,东信北邮的“一个平台,四个体系”的4G业务大数据支撑体系已在多地落地商用,其中流量经营方案助力浙江移动获得“中国移动2012年流量经营集团竞赛”第一名。并开拓了4G和移动互联网时代产品多终端分析、流量共享创新分析模式,作为优秀模型在全集团推广。该模型精准挖掘潜在用户,并对目标用户短信推荐对应4G产品,经营销验证,基于大数据分析方法和传统方法比较,基于大数据分析方法的目标用户订购成功率提升200%以上(传统分析方法一般提升50%)。